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机器学习基础：奇异值分解（SVD）

来源：互联网 收集：自由互联 发布时间：2022-05-20
SVD 原理 奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，也是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，
SVD 原理

奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，也是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。

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